小编goh*_*goh的帖子

正如我上面提到的，有没有办法找出 Windows 中正在运行哪些 python 脚本？

我有这样的目录结构：

main
|-- folderA
|-- folderB
      |
      |--- .git

不幸的是，我决定需要跟踪与folderB 位于同一存储库下的folderA 中的文件。

除了在folderB 中创建符号链接之外，还有其他方法可以做到这一点吗？

我刚开始使用Ubuntu作为我的第一个Linux,有几个问题.

1. easy_install和apt-get有什么区别？
2. 如何使用以这两种方式安装的软件包更新我的软件包？
3. 他们在pythonpath下吗？

我希望在收到请求时在后台运行一个长时间运行的脚本。我读过，subprocess但我要求调用是非阻塞的，以便请求可以及时完成。

def controlCrawlers(request):

    if request.method == 'POST' and 'type' in request.POST and 'cc' in request.POST:

        if request.POST['type'] == '3':
            if request.POST['cc'] == '1':
                    try: #temp solution checking socket is occupied by trying to connect
                        s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
                        s.connect(('localhost',DISCOVERY_SOCKET))
                        s.close()

                        return HttpResponse(simplejson.dumps({'success':0,'message': 'Socket is occupied. Possible crawler is already running'}), \
                                        mimetype='application/json')
                    except:
                        pid = os.fork()

                        if pid == 0:
                            #f = open('/home/foo/django','a')
                            #f.write('abc')
                           # f.close()
                            path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'blogcontentReader/blogpost_crawler.py')
                            os.system("python %s" %path)
                            os._exit(0)

                        return HttpResponse(simplejson.dumps({'success':1,'message': 'Running...'}), \ …

我试图了解以下场景中的范围.拨打电话时searchTerms,this下scope:this指的是searchTerms功能而非面板本身.它似乎与我从其他例子中观察到的不同.我可以知道我犯了什么错误吗？

function searchTerms(){
       var searchGrid = new Ext.grid.GridPanel({

        });

        var searchPanel = new Ext.form.FormPanel({
            region: 'south',
            height:150,
            items:[
            {
                xtype: 'textfield',
                fieldLabel: 'Keywords',
            },{
                xtype: 'textfield',
                fieldLabel: 'Label',
            },{
                xtype: 'datefield',
                fieldLabel: 'Valid till'
            },new Ext.Button({
                text: 'crawl',
                scope: this,
                handler: function(b,e){
                    Ext.Ajax.request({^M
                        url: '/discovery/tsearch',^M
                        params: {^M
                            keywords: this.items[0].getValue(),
                            label: this.items[1].getValue(),
                            valid: this.items[2].getValue(),
                        },
                    });
                }
            }),],
        });

        var regionPanel = new Ext.Panel({
            title: 'search',
            layout: 'border',
            items: [searchPanel, searchGrid]
        });

    return …

我已经查看并尝试了 scikit-learn 的多项朴素贝叶斯分类器教程。

我想用它来对文本文档进行分类，而 NB 的一个问题是它将其 P(文档|标签) 视为其所有独立特征（单词）的乘积。现在，我需要尝试做 3 个三元组分类器，其中 P(document|label) = P(wordX|wordX-1,wordX-2,label) * P(wordX-1|wordX-2,wordX-3,标签）。

scikit learn 在哪里支持任何东西，我可以实现这个语言模型并扩展 NB 分类器以基于此执行分类？

如何有效地更新查询集中的多个记录？

我是否只是遍历查询集,编辑并调用save()它们中的每一个？它等同于psycopg2的executemany吗？

我有以下内容

(Pdb) training
array(<418326x223957 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
    with 165657096 stored elements in Compressed Sparse Row format>, dtype=object)
(Pdb) training.shape
()

为什么没有形状信息？

编辑:这就是我所做的:

training, target, test, projectids = generate_features(outcomes, projects, resources)
target = np.array([1. if i == 't' else 0. for i in target])
projectids = np.array([i for i in projectids])

print 'vectorizing training features'
d = DictVectorizer(sparse=True)
training = d.fit_transform(training[:10].T.to_dict().values())
#test_data = d.fit_transform(training.T.to_dict().values())
test_data = d.transform(test[:10].T.to_dict().values())

print 'training shape: %s, %s' %(training.shape[0], training[1])
print 'test shape: %s, …